龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开了结合曲式结构与局部邻接信息的钢琴指法生成算法，涉及深度学习技术领域，用于解决钢琴乐谱指法的自动生成问题，包括以下步骤：第一步，对原始乐谱数据进行预处理，利用归一化方法对原始乐谱去噪，使用独热编码技术转化数据形式；第二步，用Pytorch框架构建结合全局结构信息与局部邻接信息的指法生成模型，该模型主体结构分为三部分：用于提取乐谱曲式结构特征的结构提取器模型、用于解码阶段强调邻接乐谱信息的截断残差网络和用于自回归生成指法的指法生成器；第三步，测试模型，保存最优模型参数，使用本发明生成指法结果。
主权项：1.结合曲式结构与局部邻接信息的钢琴指法生成算法，包括以下步骤：第一步，乐谱信息预处理，对PIG数据集与自建数据集中的乐谱信息进行音符序列化处理，提取音高序列与音符的时间序列，同时提取时间序列的真实时值与音符稠密度，使用独热编码技术提取音高序列的独热向量；第二步，使用Pytorch深度学习框架搭建本发明模型，并进行特征学习、参数训练。该模型分为以下三部分：1基于点积自注意力机制的结构提取器基于点积自注意力机制的结构提取器遵循Transformer编码器的结构。使用点积自注意力模块提取乐谱的重复曲式信息，引入位置编码前馈网络提高模型对源数据的拟合能力，使用ELU激活函数避免源模型中ReLU函数带来的死亡神经元问题。2截断残差模块截断残差模块截断源乐曲信息，使用残差计算与归一化技术，将当前时间步的邻接乐谱信息与已生成的部分指法信息结合起来，参与后续指法的判决。3自回归式的指法生成器自回归式的指法生成器同样使用点积自注意力机制计算音乐序列的自注意力值，使用掩盖自注意力技术模拟指法序列的自回归特性。第三步，测试模型并保存最佳模型参数，使用Soffmax函数获取指法分布概率，使用贪婪解码器生成最终指法结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 结合曲式结构与局部邻接信息的钢琴指法生成算法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号